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在90年代，統(tǒng)計學(xué)法和人工智能研究發(fā)展出了一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具，用于解決特定的分支問題。這些工具被視為真正的科學(xué)方法，因為它們的結(jié)果是可測量和可驗證的，同時也是人工智能取得成功的原因之一。這些方法使用的共同數(shù)學(xué)語言促進(jìn)了不同學(xué)科之間的合作，例如數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)或運籌學(xué)。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出，這些進(jìn)步對于人工智能的成功至關(guān)重要，甚至可以與“NEATS的成功”媲美。然而，也有人批評這些技術(shù)過于專注于特定問題，沒有充分考慮到長遠(yuǎn)的強人工智能目標(biāo)。這些方法與其他子符號方法（如模糊控制和進(jìn)化計算）一起構(gòu)成了計算智能學(xué)科的研究范疇。莆田珍云AI數(shù)字人云引擎寶盟情緒穩(wěn)定：AI數(shù)字人不受情緒影響，始終保持專業(yè)態(tài)度，提供穩(wěn)定的服務(wù)體驗。

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